Azure API Management (GenAI) Alternatives 2026: 最良のAzure GenAIゲートウェイ代替案（および切り替えるべきタイミング）

更新日 2026年2月

開発者とプラットフォームチームは愛しています Azure API 管理 (APIM) なぜなら、ポリシー、観測可能性フック、成熟したエンタープライズフットプリントを備えた馴染みのあるAPIゲートウェイを提供しているからです。Microsoftはさらに、「“AIゲートウェイ機能”」を生成AI向けにカスタマイズして導入しました—LLM対応ポリシー、トークンメトリクス、Azure OpenAIやその他の推論プロバイダー向けテンプレートを考えてみてください。多くの組織にとって、それは堅実な基盤です。しかし、優先事項によっては—レイテンシSLA, マルチプロバイダールーティング, セルフホスティング, コスト管理, 深い可観測性, 、または BYOI（独自のインフラを持ち込む）—異なる GenAIゲートウェイ または モデルアグリゲーター.

がより適している場合があります。このガイドでは、トップの Azure API Management (GenAI) 代替案, を分解し、APIMをスタックに保持する場合と、GenAIトラフィックを完全に別の場所にルーティングする場合について説明します。また、モデルを数分で呼び出す方法、比較表、長尾FAQ（「“Azure API 管理 vs X”」の対決を含む）をお見せします。.

目次

• Azure API Management（GenAI）が得意とすること（および適さない場合）
• Azure GenAIゲートウェイの代替案を選ぶ方法
• ベストなAzure API Management（GenAI）の代替案 — クイックピック
• 詳細分析：トップ代替案
  • ShareAI（ビルダーのコントロールと経済性のための私たちの選択）
  • オープンルーター
  • エデンAI
  • ポートキー
  • コングAIゲートウェイ
  • オルク.ai
  • 統一
  • LiteLLM
• クイックスタート：数分でモデルを呼び出す
• 一目で比較
• FAQs（長尾の「vs」対決）

Azure API Management（GenAI）が得意とすること（および適さない場合）

得意とすること

MicrosoftはAPIMを拡張しました GenAI専用のゲートウェイ機能 そのため、LLMトラフィックをREST APIと同様に管理しながら、LLM対応のポリシーやメトリクスを追加できます。実際には以下のことが可能です：

• Azure OpenAIまたは他のOpenAPI仕様をAPIMにインポートし、ポリシー、キー、標準APIライフサイクルツールで管理します。.
• 一般的な 認証パターン （APIキー、Managed Identity、OAuth 2.0）をAzure OpenAIまたはOpenAI互換サービスの前に適用します。.
• 参照 アーキテクチャ およびAPIM上に構築されたGenAIゲートウェイのランディングゾーンパターンに従います。.
• 慣れ親しんだガバナンス、モニタリング、そしてエンジニアが既に知っている開発者ポータルを使用して、Azureの境界内でトラフィックを維持します。.

適合しない場合

新しいGenAIポリシーがあっても、チームはしばしばAPIMを超えて成長します LLMを多用するワークロード いくつかの領域で：

• データ駆動のルーティング 多くのモデルプロバイダーにわたって。もしあなたがルーティングを希望する場合 コスト/レイテンシー/品質 数十または数百のサードパーティモデル（オンプレミス/セルフホストエンドポイントを含む）にわたって—APIMだけでは通常、かなりのポリシー設定や追加サービスが必要です。.
• 弾力性 + バースト制御 と BYOI優先. 自身のインフラ（データ居住性、予測可能なレイテンシー）を優先したい場合は、 オンデマンドで より広範なネットワークに切り替えるために、専用のオーケストレーターが必要です。.
• 深い可観測性 一般的なゲートウェイログを超えたプロンプト/トークンのために—例えば、プロンプトごとのコスト、トークン使用量、キャッシュヒット率、地域パフォーマンス、フォールバック理由コードなど。.
• LLM対応プロキシのセルフホスティング OpenAI互換のエンドポイントと詳細な予算/レート制限を備えた—LLMに特化したOSSゲートウェイは通常より簡単です。.
• マルチモダリティオーケストレーション （ビジョン、OCR、音声、翻訳）を一つの モデルネイティブ サーフェスの下で；APIMはこれらのサービスをフロントできますが、一部のプラットフォームはこの幅広さを標準で提供します。.

Azure GenAIゲートウェイの代替案を選ぶ方法

• 所有総コスト（TCO）. 。トークンごとの価格を超えて考える：キャッシュ、ルーティングポリシー、スロットリング/超過制御、そして—可能であれば 独自のインフラを持ち込む—どれだけのトラフィックがローカルに留まれるか（出口とレイテンシを削減） vs. 公共ネットワークへのバースト。ボーナス：アイドル状態のGPUを 稼ぐことができます 使用していないときに活用できますか？
• レイテンシと信頼性. 。地域対応のルーティング、ウォームプール、そして スマートフォールバック （例：429または特定のエラー時のみ再試行）。ベンダーに確認を依頼してください。 p95/p99 負荷時の動作と、プロバイダー間でのコールドスタートの方法。.
• 可観測性とガバナンス. トレース、プロンプト+トークンメトリクス、コストダッシュボード、PII処理、プロンプトポリシー、監査ログ、そしてSIEMへのエクスポート。キーごとおよびプロジェクトごとの予算とレート制限を確保。.
• セルフホスト vs. マネージド. プライベートデプロイメント（エアギャップまたはVPC）にはDocker/Kubernetes/Helmが必要ですか、それとも完全に管理されたサービスが許容されますか？
• チャット以外の幅広い機能. 画像生成、OCR/ドキュメント解析、音声、翻訳、RAG構築ブロック（リランキング、埋め込み選択、評価者）を検討してください。.
• 将来への対応. ロックインを避ける：OpenAI互換SDKと健全なマーケットプレイス/エコシステムでプロバイダーやモデルを迅速に切り替えられることを確保してください。.

ベストなAzure API Management（GenAI）の代替案 — クイックピック

ShareAI（ビルダーのコントロールと経済性のための私たちの選択） — 一つのAPIで 150以上のモデル, BYOI （独自インフラの利用）, キーごとのプロバイダー優先順位 あなたのトラフィックが まずあなたのハードウェアに到達し, 、その後 弾性スピルオーバー 分散型ネットワークへ。. 70%の収益 モデルをオンラインに維持するGPU所有者/プロバイダーに還元されます。GPUがアイドル状態のときに参加して、ネットワークがそれらを使用できるようにします。 稼ぐことができます （トークンまたは実際のお金を交換）。探索する: モデルを閲覧 • ドキュメントを読む • プレイグラウンドで試す • APIキーを作成 • プロバイダーガイド

オープンルーター — ルーティングを備えた多くのモデルへの優れたワンエンドポイントアクセス プロンプトキャッシング サポートされている場合のみホスト。.

エデンAI — マルチモーダル対応 （LLM、ビジョン、OCR、音声、翻訳）を1つのAPIで利用可能；従量課金制の利便性。.

ポートキー — AIゲートウェイ + 可観測性 プログラム可能なフォールバック、レート制限、キャッシング、ロードバランシングを単一の設定画面から提供。.

コングAIゲートウェイ — オープンソース ゲートウェイガバナンス（マルチLLM統合用プラグイン、プロンプトテンプレート、データガバナンス、メトリクス/監査）；セルフホストまたはKonnectを使用。.

オルク.ai — コラボレーション + LLMOps（実験、評価者、RAG、デプロイメント、RBAC、VPC/オンプレミスオプション）。.

統一 — ライブパフォーマンスメトリクスを使用してコスト/速度/品質を最適化するデータ駆動型ルーター。.

LiteLLM — オープンソース プロキシ/ゲートウェイ：OpenAI互換エンドポイント、予算/レート制限、ログ/メトリクス、リトライ/フォールバックルーティング；Docker/K8s/Helmでデプロイ。.

詳細分析：トップ代替案

ShareAI（ビルダーのコントロールと経済性のための私たちの選択）

それが何であるか。. A プロバイダー優先のAIネットワーク と統一API。 BYOI, 、組織は独自のインフラストラクチャ（オンプレミス、クラウド、またはエッジ）を接続し、設定します キーごとのプロバイダー優先順位—あなたのトラフィック が最初にあなたのデバイスに到達します プライバシー、データの所在、予測可能なレイテンシのために。追加の容量が必要な場合、 ShareAI分散型ネットワークが 自動的にオーバーフローを処理します。マシンがアイドル状態のときは、ネットワークに使用させて 稼ぐことができます—いずれか トークンを交換 （後で自分の推論に使用するため）または 実際のお金. 。マーケットプレイスは設計されています 70%の収益 モデルをオンラインに保つGPU所有者/プロバイダーに戻ります。.

目立つ特徴

• BYOI + キープロバイダーの優先順位. 。デフォルトでリクエストをあなたのインフラに固定します；プライバシー、データの所在、最初のトークンまでの時間を助けます。.
• 弾力的なスピルオーバー. 。コード変更なしで分散ネットワークにバースト；トラフィックの急増に対して回復力があります。.
• アイドル容量から収益を得る. 。使用していないときにGPUを収益化；トークンまたは現金を選択。.
• 透明なマーケットプレイス. コスト、可用性、遅延、稼働時間でモデル/プロバイダーを比較します。.
• 摩擦のないスタート. テストする プレイグラウンド, で始め、 コンソール, 、参照 モデル, 、そして読む ドキュメント. 。BYOIを始める準備はできましたか？次のステップから始めましょう プロバイダーガイド.

理想的な用途：. コントロールと柔軟性を求める チーム—機密性の高いトラフィックや遅延が重要なトラフィックはハードウェア上に保持し、需要が急増した際にはネットワークを活用します。構築者は コストの明確性 （そして場合によっては コストの相殺 アイドルタイム収益を通じて）。.

注意点。. ShareAIを最大限に活用するには、重要なキーでプロバイダーの優先順位を切り替え、アイドルタイム収益にオプトインしてください。トラフィックが少ないときにコストが下がり、トラフィックが急増すると自動的に容量が増加します。.

なぜGenAIにShareAIを選ぶのか、APIMではなく？ 主なワークロードがGenAIの場合、以下の利点があります： モデルネイティブのルーティング, OpenAI互換の使いやすさ, 、そして プロンプトごとの可観測性 一般的なゲートウェイレイヤーではなく。APIMはRESTガバナンスには引き続き優れていますが、ShareAIは GenAI優先のオーケストレーション と BYOIの優先設定を提供します, 、これはAPIMが現在ネイティブに最適化していないものです。（APIMを前面に配置して周辺制御を行うことは可能です。）

プロのヒント： 多くのチームは ShareAIを既存のゲートウェイの背後に配置します ポリシー/ログ標準化のために、ShareAIがモデルルーティング、フォールバックロジック、キャッシュを処理できるようにします。.

オープンルーター

それが何であるか。. OpenAIスタイルのインターフェースの背後で多くのモデルへのアクセスを統一するホスト型アグリゲーター。プロバイダー/モデルルーティング、フォールバック、サポートされている場合のプロンプトキャッシュをサポートします。.

際立った特徴。. 価格/スループットに基づく自動ルーターとプロバイダーバイアス設定；すでにOpenAI SDKパターンを使用している場合の簡単な移行。.

理想的な用途：. ワンエンドポイントのホスト型体験を重視し、セルフホスティングを必要としないチーム。.

注意点。. フルゲートウェイと比較して観測性が軽く、セルフホスティングのパスはありません。.

エデンAI

それが何であるか。. 多くのAIサービスのための統一API—チャットLLMだけでなく、画像生成、OCR/文書解析、音声、翻訳も含む—従量課金制。.

際立った特徴。. 1つのSDK/ワークフローでのマルチモーダル対応；使用量に基づいた簡潔な請求。.

理想的な用途：. テキストを超えたロードマップを持ち、ベンダーを統合することなく幅広さを求めるチーム。.

注意点。. 細かいゲートウェイポリシー（例：コード固有のフォールバックや複雑なレート制限戦略）が必要な場合、専用ゲートウェイの方が適している可能性があります。.

ポートキー

それが何であるか。. ユニバーサルAPIと構成可能なAIゲートウェイを備えたAI運用プラットフォーム。観測性（トレース、コスト/遅延）とプログラム可能なフォールバック、負荷分散、キャッシュ、レート制限戦略を提供します。.

際立った特徴。. レート制限プレイブックと仮想キー；ロードバランサー＋ネストされたフォールバック＋条件付きルーティング；最小限のコードでのキャッシュ/キューイング/リトライ。.

理想的な用途：. 製品チームがスケールでの深い可視性とポリシー駆動のルーティングを必要としています。.

注意点。. ゲートウェイの設定表面と監視スタックを活用することで最大の価値を得られます。.

コングAIゲートウェイ

それが何であるか。. Kong Gatewayのオープンソース拡張で、マルチLLM統合、プロンプトエンジニアリング/テンプレート、データガバナンス、コンテンツ安全性、メトリクス/監査のためのAIプラグインを追加し、Kongで集中管理を実現します。.

際立った特徴。. ノーコードAIプラグインと集中管理されたプロンプトテンプレート；ゲートウェイ層でのポリシーとメトリクス；Kongエコシステム（Konnectを含む）との統合。.

理想的な用途：. AIトラフィックのためのセルフホスト型で管理されたエントリーポイントを求めるプラットフォームチーム—特に既にKongを運用している場合。.

注意点。. これはインフラコンポーネントです—セットアップ/メンテナンスが必要です。セルフホスティングが不要な場合、管理されたアグリゲーターの方が簡単です。.

オルク.ai

それが何であるか。. 実験、評価者、RAG、デプロイメント、RBACを網羅する生成AIコラボレーションプラットフォームで、統一されたモデルAPIとエンタープライズオプション（VPC/オンプレミス）を提供します。.

際立った特徴。. 実験ではプロンプト/モデル/パイプラインをテストし、実行ごとにレイテンシ/コストを追跡；品質チェックとコンプライアンスのための評価者（RAGメトリクスを含む）。.

理想的な用途：. コラボレーションとLLMOpsの厳密性が重要なAI製品を構築するクロスファンクショナルチーム。.

注意点。. 広範な表面領域 → 最小限の「単一エンドポイント」ルーターよりも多くの設定が必要。.

統一

それが何であるか。. 統一されたAPIと動的ルーターで、ライブメトリクスと設定可能な優先事項を使用して品質、速度、またはコストを最適化します。.

際立った特徴。. プロバイダーのパフォーマンスに適応するデータ駆動型ルーティングとフォールバック；地域/ワークロードごとのエンドツーエンド結果を含むベンチマークエクスプローラー。.

理想的な用途：. テレメトリに基づいたハンズオフのパフォーマンスチューニングを求めるチーム。.

注意点。. ベンチマークガイド付きルーティングはデータ品質に依存します；独自のプロンプトで検証してください。.

LiteLLM

それが何であるか。. OpenAI互換エンドポイント、予算/レート制限、支出追跡、ログ/メトリクス、リトライ/フォールバックルーティングを備えたオープンソースプロキシ/ゲートウェイ—Docker/K8s/Helmでデプロイ可能。.

際立った特徴。. 公式イメージで迅速にセルフホストし、共通のAPI表面下で100以上のプロバイダーを接続します。.

理想的な用途：. 独自レイヤーなしで、完全な制御とOpenAI互換のエルゴノミクスを必要とするチーム向け。.

注意点。. 管理UIやドキュメントが役立つものの、運用（監視、アップグレード、キーのローテーション）は所有します。.

クイックスタート：数分でモデルを呼び出す

キーの作成/回転 コンソール → APIキー: APIキーを作成. 次にリクエストを実行します:

# cURL"

// JavaScript (fetch);

ヒント: モデルをライブで試す プレイグラウンド または読む APIリファレンス.

一目で比較

プラットフォーム	ホスト型 / セルフホスト	ルーティング & フォールバック	可観測性	幅広さ (LLM + それ以上)	ガバナンス/ポリシー	メモ
Azure API 管理 (GenAI)	ホスト型（Azure）；セルフホスト型ゲートウェイオプション	ポリシーベースの制御；LLM対応ポリシーが登場	Azureネイティブのログとメトリクス；ポリシーインサイト	任意のバックエンドをフロント；Azure OpenAI/AI FoundryおよびOpenAI互換プロバイダー経由のGenAI	エンタープライズグレードのAzureガバナンス	中央Azureガバナンスに最適；モデルネイティブなルーティングは少ない。.
シェアAI	ホスト型 + BYOI	キーごと プロバイダーの優先順位 （まずはあなたのインフラから）; 弾性スピルオーバー 分散型ネットワークへ	使用ログ；マーケットプレイスのテレメトリ（プロバイダーごとの稼働時間/遅延）；モデルネイティブ	幅広いカタログ（150以上のモデル)	マーケットプレイス + BYOI コントロール	70%収益 GPU所有者/プロバイダーへ；以下を通じて収益を得る トークンを交換 または現金。.
オープンルーター	ホスト型	自動ルーター；プロバイダー/モデルルーティング；フォールバック；; プロンプトキャッシング	基本的なリクエスト情報	LLM中心	プロバイダーレベルのポリシー	優れたワンエンドポイントアクセス; セルフホストではない。.
エデンAI	ホスト型	統一されたAPIでプロバイダーを切り替え	使用量/コストの可視性	LLM、OCR、ビジョン、音声、翻訳	中央請求/キー管理	マルチモーダル + 従量課金制。.
ポートキー	ホスティング & ゲートウェイ	ポリシー駆動のフォールバック/負荷分散; キャッシング; レート制限プレイブック	トレース/メトリクス	LLM優先	ゲートウェイレベルの設定	詳細な制御 + SREスタイルの運用.
コングAIゲートウェイ	自己ホスト/OSS（+ Konnect）	プラグインを介したアップストリームルーティング；キャッシュ	Kongエコシステムを通じたメトリクス/監査	LLM優先	ノーコードAIプラグイン；テンプレートガバナンス	プラットフォームチームとコンプライアンスに最適.
オルク.ai	ホスト型	リトライ/フォールバック；バージョニング	トレース/ダッシュボード；RAG評価ツール	LLM + RAG + 評価ツール	SOC対応；RBAC；VPC/オンプレミス	コラボレーション + LLMOpsスイート.
統一	ホスト型	コスト/速度/品質による動的ルーティング	ライブテレメトリ＆ベンチマーク	LLM中心	ルーターの設定	リアルタイムパフォーマンスチューニング。.
LiteLLM	セルフホスト/OSS	リトライ/フォールバックルーティング；予算/制限	ログ/メトリクス；管理UI	LLM中心	完全なインフラ制御	OpenAI互換エンドポイント。.

FAQs（長尾の「vs」対決）

このセクションは、エンジニアが実際に検索で入力するクエリを対象としています：「代替案」、「vs」、「genaiに最適なゲートウェイ」、「azure apim vs shareai」など。また、競合他社同士の比較をいくつか含めており、読者が迅速に三角測量できるようにしています。.

Azure API Management (GenAI) の最良の代替案は何ですか？

もしあなたが GenAIを最優先にする スタックを求めるなら、始めるべきは シェアAI 用の BYOIの優先設定を提供します, 、弾力的なスピルオーバー、そして経済性（アイドルタイム収益）です。ゲートウェイ制御プレーンを好む場合は、 ポートキー （AI Gateway + 可観測性）または コングAIゲートウェイ （OSS + プラグイン + ガバナンス）を検討してください。シンプルな課金のマルチモーダルAPIには、, エデンAI が強力です。. LiteLLM は軽量で、セルフホスト型のOpenAI互換プロキシです。（また、 APIM を境界ガバナンスのために保持し、それらをその背後に配置することもできます。）

Azure API Management (GenAI) と ShareAI — どちらを選ぶべきですか？

APIMを選択してください もしあなたの最優先事項がAzureネイティブのガバナンス、他のAPIとのポリシーの一貫性、そして主にAzure OpenAIまたはAzure AIモデル推論を呼び出すことである場合。. ShareAIを選択してください モデルネイティブなルーティング、プロンプトごとの可観測性、BYOI優先のトラフィック、複数プロバイダー間の弾力的なスピルオーバーが必要な場合。多くのチームが 両方を使用します: エンタープライズエッジとしてのAPIM + GenAIルーティング/オーケストレーションのためのShareAI。.

Azure API Management (GenAI) 対 OpenRouter

オープンルーター 多くのモデルへのホスト型アクセスを提供し、サポートされている場合は自動ルーティングとプロンプトキャッシングを備えています—迅速な実験に最適です。. APIM (GenAI) エンタープライズポリシーとAzure整合性に最適化されたゲートウェイです。Azure OpenAIおよびOpenAI互換のバックエンドをフロントにすることができますが、専用のモデルルーターとして設計されているわけではありません。Azure中心でポリシー制御とアイデンティティ統合が必要な場合、APIMはより安全な選択です。ホスト型の利便性と幅広いモデル選択を求める場合、OpenRouterは魅力的です。BYOI優先と弾力的なバースト、さらにコスト管理を求める場合、, シェアAI はさらに強力です。.

Azure API Management (GenAI) 対 Portkey

ポートキー トレース、ガードレール、レート制限プレイブック、キャッシング、フォールバックを備えたAIゲートウェイとして際立っています—AIレイヤーでポリシー駆動の信頼性が必要な場合に適しています。. APIM GenAIポリシーを備えた包括的なAPIゲートウェイ機能を提供しますが、Portkeyの表面はよりモデルワークフローネイティブです。すでにAzureガバナンスを標準化している場合、APIMはよりシンプルです。AIトラフィック専用のSREスタイルの制御を求める場合、Portkeyは調整がより迅速である傾向があります。.

Azure API Management (GenAI) 対 Kong AI Gateway

コングAIゲートウェイ 高性能なOSSゲートウェイにAIプラグイン（プロンプトテンプレート、データガバナンス、コンテンツセーフティ）を追加—セルフホストとプラグインの柔軟性を求める場合に理想的です。. APIM 強力なエンタープライズ機能と新しいGenAIポリシーを備えたAzureの管理サービスです—深くカスタマイズされたOSSゲートウェイを構築したい場合には柔軟性が低いです。すでにKongを使用している場合、プラグインエコシステムとKonnectサービスがKongを魅力的にします。それ以外の場合、APIMはAzureランディングゾーンとよりスムーズに統合されます。.

Azure API Management (GenAI) 対 Eden AI

エデンAI ペイアズユーゴー方式の価格設定で、マルチモーダルAPI（LLM、ビジョン、OCR、音声、翻訳）を提供します。. APIM 同じサービスを提供できますが、複数のプロバイダーを自分で接続する必要があります。Eden AIは、プロバイダーを1つのSDKの背後に抽象化することで簡素化します。配線を最小限にして幅広い機能を目指す場合はEden AIが簡単です。Azureでのエンタープライズガバナンスが必要な場合はAPIMが適しています。.

Azure API Management（GenAI） vs Unify

統一 ライブメトリクスを使用して、コスト/速度/品質による動的ルーティングに焦点を当てています。. APIM ポリシーを通じてルーティングを近似できますが、データ駆動型のモデルルーターではありません。手間のかからないパフォーマンス調整を求める場合はUnifyが専門的です。Azureネイティブのコントロールと一貫性が必要な場合はAPIMが適しています。.

Azure API Management（GenAI） vs LiteLLM

LiteLLM 予算/レート制限、ログ/メトリクス、リトライ/フォールバックロジックを備えたOSSのOpenAI互換プロキシです。. APIM エンタープライズポリシーとAzure統合を提供します。LiteLLMは軽量でセルフホスト型のLLMゲートウェイ（Docker/K8s/Helm）を提供します。スタックを所有し、小規模に保ちたい場合はLiteLLMが優れています。Azure SSO、ネットワーキング、ポリシーをすぐに利用したい場合はAPIMが簡単です。.

APIMを保持しながら別のGenAIゲートウェイを使用できますか？

はい。一般的なパターンは 境界でのAPIM （アイデンティティ、クォータ、組織ガバナンス）からGenAIルートを転送し、 シェアAI （またはPortkey/Kong）でモデルネイティブのルーティングを行います。URLによるルート分離や製品分離を使用してアーキテクチャを組み合わせるのは簡単です。これにより、エッジでポリシーを標準化しながら、背後でGenAIファーストのオーケストレーションを採用できます。.

APIMはネイティブにOpenAI互換のバックエンドをサポートしていますか？

MicrosoftのGenAI機能は、Azure OpenAI、Azure AI Model Inference、サードパーティプロバイダーを介したOpenAI互換モデルと連携するよう設計されています。仕様をインポートして通常通りポリシーを適用できます。複雑なルーティングには、APIMをShareAIのようなモデルネイティブルーターと組み合わせて使用してください。.

GenAIのためのAPIMの代替案を試す最速の方法は何ですか？

GenAI機能を迅速に提供することが目的であれば、使用してください シェアAI:

• にキーを作成します コンソール.
• 上記のcURLまたはJSスニペットを実行します。.
• 切り替え プロバイダーの優先順位 BYOIのためにインフラを制限してバーストをテストします。.

Azureエッジを再設計することなく、モデルネイティブのルーティングとテレメトリを取得できます。.

ShareAIでBYOIはどのように機能し、APIMとはなぜ異なるのですか？

APIM はゲートウェイです。定義したバックエンド、あなたのインフラを含むものにルーティングできます。. シェアAI を扱います あなたのインフラを一流のプロバイダーとして と キーごとの優先順位, 、そのためリクエストは外部にバーストする前にデフォルトであなたのデバイスに送られます。この違いは重要です レイテンシー （ローカリティ）と 出力コスト, 、そしてそれは可能にします 収益 アイドル時（オプトインした場合）—通常ゲートウェイ製品が提供しないものです。.

ShareAIでアイドル容量を共有して収益を得ることはできますか？

はい。有効にしてください プロバイダーモード とインセンティブにオプトインしてください。選択してください トークンを交換 （後で自分の推論に使用するため）または 現金 支払い。マーケットプレイスは設計されています 70%の収益 モデルをオンラインに保つGPU所有者/プロバイダーに還元されるように。.

規制されたワークロードに最適な代替案はどれですか？

Azure内に留まり、Managed Identity、Private Link、VNet、Azure Policyに依存する必要がある場合、, APIM が最も準拠したベースラインです。必要な場合は セルフホスティング 細かい制御が可能なもの、, コングAIゲートウェイ または LiteLLM 適しています。BYOIとマーケットプレイスの透明性を備えたモデルネイティブのガバナンスを望む場合、, シェアAI は最強の選択肢です。.

APIMを移行するとキャッシュやフォールバックを失いますか？

いいえ。. シェアAI と ポートキー LLMワークロードに適したフォールバック/リトライとキャッシング戦略を提供します。Kongにはリクエスト/レスポンスの整形とキャッシング用のプラグインがあります。APIMは、クォータやアイデンティティのための周辺で価値を保ちながら、下流でモデル中心の制御を得ることができます。.

Azure OpenAIに最適なゲートウェイ：APIM、ShareAI、またはPortkey？

APIM は最も緊密なAzure統合とエンタープライズガバナンスを提供します。. シェアAI はBYOI優先のルーティング、より豊富なモデルカタログアクセス、弾力的なスピルオーバーを提供します—Azureおよび非Azureモデルにまたがるワークロードに最適です。. ポートキー は、AIレイヤーでの深いポリシー駆動の制御とトレーシングを望み、専用のAIゲートウェイサーフェスを管理することに慣れている場合に適しています。.

OpenRouter対ShareAI

オープンルーター は便利なルーティングとプロンプトキャッシングを備えたホスト型のマルチモデルエンドポイントです。. シェアAI はBYOI優先のトラフィック、分散ネットワークへの弾力的なスピルオーバー、アイドルGPUの収益モデルを追加します—コスト、ローカリティ、突発的なワークロードをバランスさせるチームに最適です。多くの開発者はOpenRouterでプロトタイプを作成し、ガバナンスと経済性のためにShareAIに本番トラフィックを移行します。.

Portkey対ShareAI

ポートキー は強力な観測性とガードレールを備えた構成可能なAIゲートウェイです。レート制限、フォールバック、トレーシングを正確に制御したい場合に優れています。. シェアAI は統一されたAPIとマーケットプレイスで、 BYOI優先を強調します。, モデルカタログの幅広さ, 、そして 経済学 （収益を含む）。チームは時々、PortkeyをShareAIの前に実行し、Portkeyをポリシー用、ShareAIをモデルルーティングとマーケットプレイス容量用に使用します。.

Kong AI Gateway 対 LiteLLM

コングAIゲートウェイ は、AIプラグインと商用コントロールプレーン（Konnect）を備えた本格的なOSSゲートウェイで、大規模なガバナンスに適しています。Kongを標準化するプラットフォームチームに最適です。. LiteLLM は、OpenAI互換のエンドポイントを備えた最小限のOSSプロキシで、迅速にセルフホストできます。エンタープライズゲートウェイの統一性と豊富なプラグインオプションを求める場合はKongを選択し、基本的な予算/制限で迅速かつ軽量なセルフホスティングを求める場合はLiteLLMを選択してください。.

Azure API Management 対 APIゲートウェイの代替案（Tyk、Gravitee、Kong）

従来のREST APIの場合、APIM、Tyk、Gravitee、Kongはすべて有能なゲートウェイです。 GenAIワークロード, の場合、決定要因はどれだけ モデルネイティブな機能 （トークン認識、プロンプトポリシー、LLM観測性）が必要か、または一般的なゲートウェイポリシーが必要かによります。Azureを優先する場合、APIMは安全なデフォルトです。GenAIプログラムが多くのプロバイダーやデプロイメントターゲットにまたがる場合は、お気に入りのゲートウェイをGenAI専用のオーケストレーターと組み合わせてください。 シェアAI.

ダウンタイムなしでAPIMからShareAIに移行するにはどうすればよいですか？

既存のAPIMルートの背後に導入します。 シェアAI 小規模な製品またはバージョン管理されたパス（例、, /v2/genai/*) をShareAIに転送します。読み取り専用のテレメトリのシャドウトラフィックを行い、その後徐々に増加させます。 パーセンテージベースのルーティング. 切り替え プロバイダーの優先順位 あなたのBYOIハードウェアを優先し、有効にします フォールバック と キャッシング ShareAIのポリシー。最後に、SLAが安定したら古いパスを廃止します。.

Azure API Managementは、一部のアグリゲーターのようにプロンプトキャッシュをサポートしていますか？

APIMはゲートウェイポリシーに重点を置いており、一般的なメカニズムでレスポンスをキャッシュできますが、「プロンプト対応」のキャッシュ動作はバックエンドによって異なります。アグリゲーターのような オープンルーター およびモデルネイティブプラットフォームのような シェアAI は、LLMワークロードに合わせたキャッシュ/フォールバックセマンティクスを公開しています。キャッシュヒット率がコストに影響する場合は、代表的なプロンプトとモデルペアで検証してください。.

Azure API Management（GenAI）のセルフホスト型の代替案は？

LiteLLM と コングAIゲートウェイ は、最も一般的なセルフホスト型の出発点です。LiteLLMは、OpenAI互換のエンドポイントで最速で立ち上げることができます。Kongは、AIプラグインとKonnectを通じたエンタープライズガバナンスオプションを備えた成熟したOSSゲートウェイを提供します。多くのチームは依然としてエッジでAPIMまたはKongを保持し、 シェアAI エッジの背後でモデルルーティングとマーケットプレイス容量を使用します。.

コストの比較：APIM vs ShareAI vs Portkey vs OpenRouter？

コストは、モデル、地域、リクエストの形状、および キャッシュ可能性. APIMはゲートウェイユニットと使用量に基づいて課金され、プロバイダートークンの価格を変更しません。OpenRouterはプロバイダー/モデルルーティングといくつかのプロンプトキャッシュを通じて支出を削減します。Portkeyは以下の方法で支援します ポリシー管理 再試行、フォールバック、レート制限。. シェアAI より多くのトラフィックを維持することで総コストを削減できます あなたのハードウェア（BYOI）, 、必要な場合のみバーストし、さらにあなたが 稼ぐことができます アイドル状態のGPUから支出を相殺することを可能にします。.

Azure API Management（GenAI）のマルチクラウドまたはハイブリッドの代替案

使用する シェアAI Azure、AWS、GCP、およびオンプレミス/セルフホスト型エンドポイント間のアクセスを正規化しながら、最も近い/所有しているハードウェアを優先します。ゲートウェイを標準化している組織の場合、エッジでAPIM、Kong、またはPortkeyを実行し、GenAIトラフィックをShareAIに転送してルーティングと容量管理を行います。これによりガバナンスが集中化されますが、チームは地域/ワークロードごとに最適なモデルを選択する自由を得られます。.

Azure API Management 対 Orq.ai

オルク.ai 実験、評価者、RAGメトリクス、およびコラボレーション機能を強調します。. APIM ゲートウェイガバナンスに焦点を当てています。チームが共有ワークベンチを必要としている場合 プロンプトとパイプラインの評価, 、Orq.aiがより適しています。企業全体のポリシーとクォータを強制する必要がある場合、APIMは境界として機能し続けます—そして、まだデプロイすることができます シェアAI 背後のGenAIルーターとして。.

ShareAIは私をロックインしますか？

いいえ。. BYOI インフラはあなたのもののままです。トラフィックがどこに着地するか、いつネットワークにバーストするかを制御できます。ShareAIのOpenAI互換のインターフェースと幅広いカタログにより、切り替えの摩擦が軽減され、既存のゲートウェイ（APIM/Portkey/Kong）を前面に配置して組織全体のポリシーを維持できます。.

次のステップ： ライブリクエストを試す プレイグラウンド, 、または直接キーを作成する コンソール. 。完全な モデル カタログを閲覧するか、 ドキュメント を探索してすべてのオプションを確認してください。.